#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
生态碳汇管理模块

功能：
1. 森林碳汇监测与评估
2. 土壤碳储量分析
3. 生态修复建议生成
"""

import cv2
import numpy as np
import torch
from PIL import Image
from transformers import VisionEncoderDecoderModel, ViTFeatureExtractor, AutoTokenizer

class EcologicalCarbonSink:
    """生态碳汇管理核心类"""
    
    def __init__(self):
        # 初始化图像处理和生成模型
        self.feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")
        self.model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning")
        self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        self.model.config.decoder_start_token_id = self.tokenizer.cls_token_id
        self.model.config.pad_token_id = self.tokenizer.pad_token_id
        self.model.to(self.device)
        
    def monitor_forest(self, image_path):
        """
        森林碳汇监测与分析
        
        参数:
            image_path: 森林遥感图像路径
            
        返回:
            碳汇评估报告 (str)
        """
        # 读取并处理图像
        image = Image.open(image_path)
        if image.mode != "RGB":
            image = image.convert("RGB")
            
        # 使用模型分析图像
        pixel_values = self.feature_extractor(images=image, return_tensors="pt").pixel_values.to(self.device)
        output_ids = self.model.generate(pixel_values, max_length=50)
        caption = self.tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
        
        # 示例碳汇评估逻辑
        img_array = np.array(image)
        green_pixels = np.sum((img_array[:,:,1] > img_array[:,:,0]) & 
                             (img_array[:,:,1] > img_array[:,:,2]))
        total_pixels = img_array.shape[0] * img_array.shape[1]
        vegetation_ratio = green_pixels / total_pixels
        
        return f"森林评估: {caption}\n植被覆盖率: {vegetation_ratio:.1%} 碳汇潜力: {'高' if vegetation_ratio > 0.7 else '中' if vegetation_ratio > 0.4 else '低'}"
    
    def assess_soil_carbon(self, soil_data):
        """
        土壤碳储量评估
        
        参数:
            soil_data: 包含土壤属性数据的字典
            
        返回:
            碳储量评估结果 (float)
        """
        # 示例评估算法
        carbon_content = (soil_data.get('organic_matter', 0) * 0.5 + 
                         soil_data.get('vegetation_cover', 0) * 0.3 +
                         soil_data.get('moisture', 0) * 0.2)
        return carbon_content * 100  # 转换为吨/公顷
    
    def generate_restoration_plan(self, degraded_area_data):
        """
        生成生态修复建议
        
        参数:
            degraded_area_data: 退化区域数据 (dict)
            
        返回:
            修复建议 (str)
        """
        # 使用生成式AI创建修复建议
        prompt = (
            f"给定以下退化区域数据: {degraded_area_data}。"
            "请提供生态修复建议，包括适宜的植物种类、"
            "修复时间表和预期碳汇收益:"
        )
        inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(self.device)
        outputs = self.model.generate(**inputs, max_length=300, temperature=0.7)
        
        return self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)